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無人車上路要跨過這些坎

2018-11-02 16:10:17  來源:人民日報

近年來,智能汽車成為全球汽車產業發展戰略方向。一系列智能科技的應用助推了自動駕駛技術日漸成熟,然而,當前無人輔助的自動駕駛汽車要真正上路還有不小的距離。自動駕駛發展還需要解決哪些問題?日前在北京·華夏幸福創新中心舉行的全國博士后學術交流活動上,與會專家分享了他們的思考。

中國人工智能學會理事長、中國工程院院士李德毅說,當前自動駕駛的主流技術路線要求根據路況數據,生成對應不同環境的駕駛模式。理論上,這一自動駕駛模式必須輸入無窮多的數據,形成無窮多的駕駛模式供計算機選擇,但要實現這一點很困難。

李德毅認為,自動駕駛汽車要想走出特定場景、走向開放道路,必須具備主動學習的能力。“人之所以接受培訓后獲得駕照,是因為我們預設駕駛員具有不斷學習的能力,能越開越好。未來自動駕駛汽車應該是能自主學習的輪式機器人,無需駕駛員的輔助,能像人一樣學習,否則就不能叫自動駕駛。”李德毅說。

標準的爭議也是自動駕駛面臨的挑戰之一。與會專家表示,盡管美國機動車工程學會提出自動駕駛從L0級到L5級分類標準,也逐漸得到產業界認可,但這一分類存在定義模糊,不同級別之間界限有待厘清等問題。

自動駕駛的安全性最受關注,但要通過道路測試來驗證自動駕駛的安全性困難也不小。馭勢科技首席執行官吳甘沙說,從統計學看,要證明一個自動駕駛系統比人的駕駛安全性能提升20%,需要110億公里的道路測試數據,要獲得這些數據僅僅通過幾百臺測試車是不可能的。

自動駕駛研發也有技術難題。現實中,智能化程度較低的輔助駕駛技術已經應用,但高級別的自動駕駛以機器為主導,應具備全部自動駕駛功能。當前,推進高級別的自動駕駛技術,產業界存在兩種不同的研發路徑。第一種是“一步到位”路線,即從一開始就研發徹徹底底的自動駕駛汽車;另一種則是“步步為營”路線,即在傳統的汽車上逐漸新增一些自動駕駛的功能,最終過渡到完全自動駕駛的階段。專家表示,前者將面臨技術不成熟和成本高昂的問題,后者則容易被現實束縛,不易取得突破性進展。

吳甘沙認為,折中的路線或許有助于破解自動駕駛實現難題,即把“全自動駕駛”的技術應用于高頻、剛需、可量產的場景,在提升技術成熟度和經濟性的同時,積累更多的復雜場景數據,提高“全自動駕駛”技術的普適性。他認為,自動代客泊車、物流車和快速公交系統這幾個場景符合高頻、剛需、可量產的要求,有助于推動全自動駕駛技術落地和數據積累。

人工智能被認為是助推自動駕駛的重要動力之一。華夏幸福產業研究院院長顧強說,未來人工智能將在包括自動駕駛在內的諸多領域加速突破。人工智能不僅將推動無人駕駛時代到來,還會深刻影響汽車產業鏈的每一個環節。

(編輯:WB0001)
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